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随着新一代主动执行型 Agent（如 OpenClaw、Hermes Agent 等）的爆发，AI 正经历从「被动工具」向「具备自我演化（Self-Evolving）能力的智能体」的范式跃迁。然而，受限于上下文窗口极限与记忆缺失，现有 Agent 难以在复杂任务中实现经验的复用与自我进化。
最近，具身智能圈被 Generalist CEO 的一篇长文《Going Beyond World Models & VLAs》刷屏。文章抛出了一个看似振聋发聩的观点：目标远比工具标签更重要。与其陷入 “我们到底是在做 VLA（视觉 - 语言 - 动作模型）还是世界模型（World Model）” 的教条之争，不如回归本源：让机器高效、准确地作用于物理世界。
在选择使用大模型 (LLM) 时，除了模型性能强弱，价格也是一个重要指标。人们通常会用大模型的 API 定价更贵或更便宜，来比较模型的价格高低。但事实上，定价低的模型真的比定价高的模型使用起来更便宜吗？
最近，GitHub上Hermes Agent火了，仅仅几周的时间，从0涨到了7万多Star。
代码大模型会写代码，这件事已经不新鲜了。
小红书AI平台团队刚刚开源了Relax——一个为全模态数据、Agentic工作流和大规模异步训练协同设计的现代RL训练引擎！实测全异步Off-Policy模式相比共卡On-Policy吞吐提升76%，相比veRL的全异步实现提升20%！
前两天晚上，我又刷到了小 Lin 说的视频。
试想一下，如果把当下大火的大模型技术带回 1970 年，会发生什么？
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World，让AI世界模型真正「伸手」互动。只需在空中比划手势，模型就能生成逼真第一人称交互视频，实时响应调整。它摒弃旧有遮挡误导，用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动，首次实现闭环持续交互。
文本驱动的人体动作生成是游戏NPC、虚拟主播、机器人控制等实时交互系统的核心技术。
2026年再看Agent，一个越来越难回避的事实是：能力正在从模型里流到模型外。真正决定系统上限的，不再只是参数、Prompt和tool calling，而是记忆、技能、协议以及统摄这一切的harness。
随着机器人操作从短程、单步技能逐步走向长程、富接触、需要持续协调与恢复能力的复杂任务，传统以二元成功率为核心的评测方式开始暴露出明显局限。它能够回答 “任务是否完成”，却难以回答 “策略推进到了哪里”“执行过程是否高效稳定”“失败究竟发生在什么阶段”。
今天这篇文章，来分享一下我自己最近几个月高强度使用Agent之后，我自己总结出来的怎么给Agent设定规则，如何让它Agent更好的工作更聪明的一个非常重要的心得。
斯坦福「2026年AI指数报告」重磅出炉！这份432页长文含金量极高：中美AI巅峰对决，差距几乎抹平，缩减至仅2.7%。全球顶尖AI年产95个，基本都聚集在大厂。最残酷的是，22-25岁开发者的就业已被切掉20%。
一不小心，查理芒格和巴菲特就被炼化，个个加入投资Agent军团，人人可用了。
太疯狂了！Meta和METR刚测出的AI进化数据，与中国团队两年前提出的「密度定律」完美重合。硅谷猛然回头，发现中国研究者在这条路上已领先两年！
过去一段时间，生成理解统一模型（Unified Model）经常被理解成一种「既能看懂图、又能生成图」的多模态通用系统。
当前具身智能的VLA（Vision-Language-Action）赛道正陷入典型的「碎片化」泥潭：不同团队采用异构的动作解码范式、强耦合的数据管线、互不兼容的评测协议，导致方法难以横向对比，复现成本极高。
在具身智能快速发展的今天，高质量数据已成为驱动能力提升的关键基础，然而一个核心问题也随之而来： 如何让机器人数据采集更快、更稳、更有效？
让一个模型概括“这是一段什么视频”，并不难。
Claude最强“神话”模型，可能用到来自字节的技术？
硅谷新宠Hermes Agent一夜爆火，不仅在GitHub狂揽6.6万星，更因原生接入微信让开发者全线沸腾。如今，Hermes署名的首篇「顶会级」论文也出世了。如今，这款历经9个月打磨，一夜成名的Agent，已在GitHub上狂揽66k星，Fork有8.8k。
有没有想过让「龙虾」替你打麻将？
昨天我发现 Qwen3.6“倒反天罡”。
现有大模型评测分数日趋饱和，但与真实体验差距显著。南京大学傅朝友团队牵头，在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。凭借创新的分层能力体系与组级非线性评分，以及 3300 + 人工时高质量标注，揭示模型与人类的巨大鸿沟（49 vs 90）、传统 Acc 指标虚高、以及 “Thinking” 并非总是增益等现象。
前两天办完大会，然后昨天周末跟一个朋友吃饭，聊着聊着他突然放下筷子看着我说了一句，不是哥们，你怎么什么都懂一点？
从 2024 年底的关于潜在空间的早期探索，再到 2025 年底和 2026 年初的相关研究爆发，潜空间范式正在彻底重塑大模型 (LLMs, VLMs, VLAs 等延伸模型) 的底层设计逻辑。
随着任务的复杂度提升，Agent（智能体）的上下文在无限膨胀。在无穷的历史对话、工具调用输出、中间步骤以及报错信息中，模型迷糊了，于是开始跳步、忽视、绕道。
想象几个并不遥远的场景： 医院的病房里，刚做完手术的患者正在练习下床、走动，智能系统通过摄像头捕捉他的动作，判断步态是否稳定、有没有跌倒风险；回到家，在卧室或浴室这样私密的空间里，老人起身、转身、洗漱，甚至意外滑倒的瞬间，也可能被视觉传感器记录，只为了让 AI 能更早发现异常；
在本文中，我将探讨编码智能体（coding agents）及其智能体编排（agent harnesses）的整体设计：它们究竟是什么、工作原理如何，以及在实际应用中各组件是如何协同运作的。